Аналитика данных / Data Study

Поздравляю всех с наступающим Новым Годом!!! 🎄 Хочу сказать вам спасибо просто за то, что вы читаете сейчас этот пост и канал) В Новом Году буду дальше продолжать делиться полезными материалами, проводить обучение и просто показывать часть своей жизни. Желаю всем крепкого здоровья, любви и огромного счастья, всех обнял 🤗

Кто не работает последние дни также с пляжа, тот плохо работал весь год 😁🧑‍💻 с наступающими)

LTV, CAC и другие ключевые метрики продукта В аналитике клиентов важно понимать какую прибыль компания получает с клиента и и что тратит на его привлечение и удержание. Исходя из этого и складывается экономика компаний. Одна из статей, которая рассказывает про ключевые метрики для расчета клиентской ценности. Читать статью

Пошаговый план по входу в IT: как стать аналитиком данных в 2026 году В 2026 спрос на аналитиков данных продолжит расти: компании ищут людей, умеющих превращать хаотичные данные в понятные бизнес-решения. Для новичков этот путь кажется сложным — сотни курсов, противоречивые советы, непонятно что и в каком порядке учить, страхи, что не получится осилить. 🧑‍💻Андрон Алексанян (основатель Simulative, имеет опыт более 8 лет в аналитике) проведет бесплатный вебинар. Он знает изнутри, как устроена работа аналитика, какие реальные задачи решают компании, и какие навыки действительно требует рынок. Андрон разложит по полочкам, как пройти путь от самого нуля до трудоустройства максимально быстро — без воды, шаблонных советов и устаревших подходов. На вебинаре разберём:

🟠Почему аналитики требуются в любом бизнесе от огромной корпорации до стартапа. 🟠Чёткий пошаговый план выхода на первую работу — только актуальные навыки и инструменты. 🟠Свежие кейсы новичков: ошибки, решения и быстрый результат. 🟠Инсайты нанимающего менеджера: что важно на собесах и в резюме в 2026 году. 🟠Свежие требования из реальных вакансий — составим чёткую картину ожиданий работодателей.

Вебинар подойдет 🔹кто только хочет войти в профессию 🔹кто уже в профессии, но хочет развиваться дальше и не иметь трудностей с поиском работы 💬 Всем зарегистрировавшимся Simulative пришлют полезный материал — карту компетенций аналитика данных со всеми нужными инструментами для освоения. 😶Регистрируйтесь на бесплатный вебинар

Карл Андерсон / Аналитическая культура "Эта книга посвящена двум основным вопросам: 1) что означает для компании управление на основе данных? 2) как компания может к нему прийти?" Скачать книгу

Что почитать/посмотреть в обед, чтобы провести время с пользой, но не перегрузить себя? Без шуток, нас спасает канал команды AvitoTech. Ну сами смотрите. Там: - простым языком рассуждают на сложные технические темы; - делятся экспертизой и рабочими кейсами из практики Авито; - ищут полезные знакомства во время митапов и вебинаров (для будущих стажёров тоже немало анонсов); - собирают подборки с полезной литературой для менеджеров. Подписывайтесь по ссылке и заглядывайте в обед.ㅤㅤ

Привет! Запись прошедшего в четверг вебинара опубликовал сюда. Там же найдете и записи других прошедших вебинаров, приятного просмотра 😉

Сегодня на работе начинается код-фриз 🧊 Для аналитиков это значит, что все изменения в кодовой базе витрин данных не принимаются и откладываются до завершения праздников. И такое сразу же прекрасное предпраздничное настроение появляется из-за этого 🎄 А с другой стороны есть задачи, на которые это никак не влияет и их нужно продолжать делать. Например, планировать ресурсы и задачи на следующий квартал, делать ad-hoc аналитику, отчеты в BI, да и те же витрины все равно продолжить делать, только не выводить в прод 😅

БЕСПЛАТНЫЙ ВЕБИНАР Как аналитику расти в 2026? Коллаб @jazzlitics x @data_study Рынок труда меняется пугающе быстро: вакансии джунов исчезают, а требования к мидлам и сеньорам растут каждый квартал. Кажется, что «золотой век» IT заканчивается. Но это не так. Просто меняются правила игры. Те, кто их не поймет сейчас, останутся за бортом. Те, кто адаптируется, заберут лучшие офферы. Приглашаю на вебинар, где мы разберем стратегию роста на ближайший год. Почему мне можно верить: Я практик, а не теоретик. ✅ 7 лет в Data & Product Analytics (Ozon, Avito, 2 стартапа в России и за рубежом). ✅ Сейчас работаю в международной AI-компании. ✅ Автор канала @jazzlitics. Что будет в программе: 🔥 Инсайдерский обзор рынка 2025-2026: почему на курсы меньше смотрят в резюме, инфляция рефералок и кого на самом деле ищут бигтехи. 🔥 Карьерные тупики: что мешает вам получить повышение прямо сейчас (спойлер: это не только хард-скиллы). 🔥 Личный опыт работы в Ozon, Avito, нетмонет и NIM, и что из этого опыта вы можете применить для себя уже завтра. 🎁 Бонус для тех кто досмотрит до конца. Инструмент, который прокачает ваше бизнес-мышление и поможет вам найти сеньорский проект 🎁 ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ НА ВЕБИНАР

Есть планы на вечер 18-го декабря? В этот вечер договорился со спикером провести для вас вебинар про карьерный рост в аналитике 🔥 Более детальный анонс программы и спикера будет на днях, но уже можете поставить себе напоминалку на 19:00 в четверг 😉

Спешу поделиться новостью, что первая группа курса "Продвинутый SQL" завершила обучение 🎉 Кто не в курсе или забыл я разработал обучение, на котором делюсь своим опытом, ведь большую часть времени я занимаюсь подобными задачами на работе - разработкой аналитических витрин и дальнейшей аналитики данных по ним. Выжимка о курсе 🔹 1.5 месяца практического обучения построению и автоматизации витрин данных (PostgreSQL, Apache Airflow, Cloud Functions, Git) 🔹 курс для тех кто знает SQL и хочет изучить его и инженерию данных глубже 🔹 10 витрин данных и их автоматизация разной сложности Собрал с первых учеников отзывы, делюсь здесь ими. Очень благодарен всей группе за их по сути "вклад" в развитие курса как первопроходцев. В процессе оперативно вносил уточнения в практику и теорию, чтобы материалы закрывали сразу вопросы, которые возникают в группе. Следующая (уже 3-я) группа стартует 2-го февраля. 📍Стоимость: 36.000 рублей Бонусы, которыми можно пользоваться 1️⃣налоговый вычет 13% от стоимости курса (по сути скидка). при оплате в этом году вычет можно получить уже в следующем 2️⃣оплата курса от компании Предзапись на курс

Объявлены победители международного чемпионата Yandex Cup 2025. В этом году участвовали 21 тысяча разработчиков из России, США, Китая и Японии, а финал соревнования прошел в Стамбуле. Мне было интересно посмотреть задачи направления аналитики и ML. Сразу вспомнился дух соревнований и олимпиад со студенчества. Было волнительно, но приятно. ML-направление стало главным трендом в турнире: трек впервые стал международным и доступным в категории юниоров 14-18 лет. Я в этом возрасте даже не подразумевал, кем хочу стать в будущем. А некоторые уже побеждают в чемпионатах, соревнуясь наравне со взрослыми. Например, Марк Дядченко, восьмиклассник из Ростова-на-Дону занял первое место в отборе по ML. Он же стал самым юным участником всего соревнования. Респект? Респект. ML обсуждали и с международными экспертами из Apple и Huawei. Такой формат появился в программе впервые, и, мне кажется, это хороший знак. Подобные чемпионаты уже становятся чем-то большим, чем простое решение задач. Тут уже история про обмен опытом между поколениями, и про то, что разработчики, в том числе молодые, получают возможность пообщаться с мировыми экспертами из индустрии. Надеюсь,в будущем ивент будет трансформироваться в том же направлении. А победителям — мои поздравления.

Вчера были на 6-ти часовом концерте 🕺 Попали на съемку Новогоднего концерта МУЗ ТВ. Около 60 артистов выступали без остановки на протяжении 6 часов! Эмоции очень праздничные уже, столько выступлений любимых звезд на одной сцене, нам зашло) Я правда как и весь зал занимался тренировкой плечь, держа телефон и пытаясь заснять кадры для воспоминаний 😁 Фиксирую их здесь) Кто-нибудь еще был там вчера?

Компании, в которых можно работать на удаленке! Вот список от меня, дополняйте его в комментариях — Суточно.ру — Авиасейлс — Рокетбанк — Flowwow — Всеинструменты.ру — Movavika — Hoff Tech — РБК — 2ГИС Сохрани, чтобы не потерять!

Сегодня устроили себе идеальный вечер 🙂 - домик за городом - шашлык - знакомство с местным котом

Пройдите собеседования за выходные и получите офер в Яндекс. Приглашаем Data Scientists, а также data- и продуктовых аналитиков с опытом на Python от 3 лет. Присоединяйтесь, чтобы строить полезные сервисы вокруг ИИ-технологий, находить новые решения и делать то, что другим не по силам. Как получить офер за выходные: • До 3 декабря оставить заявку на участие • 6 декабря решить задачи на двух технических секциях • 7 декабря прийти на финальную встречу и познакомиться с командами Подробности — на сайте: https://yandex.ru/project/events/wo-analytics-1225

Направления аналитиков Вы 100% видели, что на сайтах вакансий по запросу «аналитик данных» выходит список самых разных направлений, и даже сами вакансии могут называться по-разному: 🔷Продуктовый аналитик 🔷Data-аналитики 🔷Data Scientist (DS) 🔷ML-аналитики 🔷BI-аналитик 🔷DWH-аналитик И этот список может продолжаться бесконечно, пока фантазия у работодателей не закончится. У новичка же от такого разнообразия голова может пойти кругом. А есть ли вообще зафиксированный/стандартизированный список направлений или специализаций в аналитике? Имея опыт работы в разных компаниях и проектах, я хотел бы сказать, что нет какого-то четкого деления обязанностей к зафиксированному названию позиции. Например, пришел на должность Data Analyst в компанию X и твои основные задачи: — проверка продуктовых гипотез для поиска точек роста продукта на рынке, — проведение статистических экспериментов, A/B тестов, интерпретация результатов. А пришел в компанию Y, в трудовой также написали Data Analyst, но набор задач поменялся: — разработка отчетов в BI-инструменте, — разработка витрин данных в DWH, — проведение ad-hoc аналитики маркетинговых компаний. Название позиции одно, а задачи абсолютно разные. И в третьем месте тоже может работать Data Analyst и делать при этом и BI-отчеты с витринами и A/B тесты запускать. Недавно Дима Александров, руководитель разработки в Яндекс Лавке, написал пост на эту тему, где отметил важную вещь. Всех аналитиков объединяет общая миссия: с помощью данных и технологий приносить пользу бизнесу. Их CDO помог раскрыть понимание ролей аналитиков, которое, как понимаю, классно ложится в специфику работы команд и структуры их компании. В любом случае, не так важно, как называется роль — карьера аналитика определяется не «ярлыком», а тем, какой вклад вы сделали в бизнес.

Вчера проводил вебинар на тему проектов в портфолио. Сегодня делюсь классным pet-проектом моего коллеги, который собрал много инструментов для продуктовых аналитиков в одном месте - калькуляторы размера выборки и различные тесты (Т-тест, хи-квадрта) - url-декодер - работа с регулярными выражениями И множество других инструментов, заходите смотрите DevBox Tools

Представьте себе коммуналку, в которой живут только аналитики. Как вы думаете, о чём там будут говорить? Если подумали исключительно про цифры, то зря 🙂 Потому что мы в Авито собрали в Телеграме комьюнити «Коммуналка аналитиков», чтобы посмотреть, что будет. Получилось очень даже интересно. Оказалось, аналитики с удовольствием пишут обо всём вокруг профессии: ✍️ Рассказывают о рабочих буднях ✍️ Хвастаются успехами и вспоминают фейлы ✍️ Постят мемы ✍️ Запускают опросы и собирают бинго ✍️ Шутят ✍️ Делятся лайфхаками ✍️ Создают серьёзные посты про аналитику ✍️ И-и-и обсуждают другие штуки, которые сложно классифицировать Подписывайтесь на канал и читайте недушную аналитику 😉

Retention Rate - метрика, которая показывает долю клиентов, которые продолжают пользоваться продуктов (покупать или совершать другое целевое действие) спустя какое-то время после их первого взаимодействия с продуктом. Эта метрика позволяет бизнесу оценить по-другому возвращаемость клиентов в компанию. Как и в RFM это важно смотреть, когда бизнес-модель предполагает, чтобы клиенты возвращались: делали повторные покупки, продляли подписку, покупали следующий абонемент и т.п. Когорты и когортный анализ - это метод анализ, когда клиентов объединяют одним признаком по дате совершения действия в одну группу (когорту) и считают метрику для когорты в целом, а не для конкретного клиента. Например, нас интересует вопрос, покупали ли повторно клиенты, которые совершили свой первый заказ в январе 2025. Все люди с первой покупкой в январе 2025 объединятся в одну когорту. И для этой когорты будет посчитано какая доля людей покупала в феврале, марте, апреле... Таким образом все клиенты объединяются по какому-то признаку, например как дата первого заказа. И далее.